Epidemiological Studies Of Malaria In Gboko Metropolis, Gboko Local Government Area Of Benue State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We carried out an epidemiological study of malaria in Gboko metropolis in Gboko Local Government Area of Benue State, North - Central Nigeria to determine the malaria prevalence, risk factors and perception to malaria control among patients attending the hospital clinics between April and June, 2021. We used Rapid Diagnostic Test (RDT), thin blood and thick blood film microscopy to sample the blood of 415 patients to determine specie, prevalence and intensity of malaria parasites. Also, structured questionnaire was administered to 400 individuals to obtain information on malaria management practices of the people. Chi-square test P<0.05 was used to check for relationships between prevalence of malaria and other parameters in the study. The prevalence rate was found to be (55.7%) 231/415 and all (100%) were infections of Plasmodium falciparum . There was significant difference (p<0.05) in the prevalence by age with the age groups 20-29 years having the highest prevalence of 68.9% (51/74). General Hospital Gboko recorded the highest prevalence of 74.3% (92/124) while Royal Hospital Gboko recorded the lowest prevalence of 31.6% (12/38) with a significant difference. The intensity of malaria infection showed that 45.9% (106/231) had moderate infection with no significant difference. In the administration of questionnaire, the respondents in Gboko demonstrated a good knowledge of malaria, 93.2% (373/400) opined that they have heard about malaria before. Respondents who do not sleep under LLINs recorded that 32.6% (30/92) do not have the mosquito net recorded, 17.4% (16/92) had no money to buy mosquito net while 10.9% (10/92) averred that it’s not comfortable sleeping under the net. Malaria public enlightenment efforts should be intensified to make malaria elimination not just possible but also achievable in Gboko Metropolis, Benue State.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».